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★國網電動汽車服務湖北有限公司邱鐵軍，許瑩，肖智旗

關鍵詞：人工智能；換電站；模塊化儲能柜；容量配置

在現代電動汽車產業蓬勃發展的背景下，換電站成為電動汽車能源補給的重要基礎設施。傳統的換電站儲能系統由于設計復雜、成本高昂、容量配置不靈活，難以適應不斷增長的電動汽車充電需求。尤其是在電力需求波動和新能源接入比例逐步增加的情況下，傳統技術顯現出諸多弊端，如響應速度慢、資源利用率低等問題。為了克服這些挑戰，基于人工智能的模塊化儲能柜容量配置技術應運而生。通過人工智能算法，可以實現對儲能容量的動態優化配置，提升系統的靈活性和響應效率，不僅能有效降低運營成本，還能提高電網的穩定性和可靠性，從而推動電動汽車充電網絡的可持續發展。

1　換電站電力負荷規律分析

換電站電力負荷的規律分析基于電力負荷預測模型。該模型可以對電力負荷數據進行多維度挖掘和分析，實現了對電動汽車換電需求的精準預測，優化了換電站儲能系統的容量配置策略，確保了換電站在不同負荷時段均能高效運行。

首先，需要采集換電站的運行數據。這些數據包括但不限于電動汽車的換電時間、換電頻率、電池的充放電狀態、電力負荷、天氣條件等，并對采集的數據進行預處理操作。

其次，基于長短期記憶（LSTM）網絡算法建立電力負荷預測模型，將預處理后的數據集劃分為訓練集和測試集^[1]。使用80%的數據進行訓練，20%的數據進行測試。使用Keras深度學習框架，基于Python編程語言，設計LSTM網絡架構，輸入層接收預處理后的時間序列數據；添加兩層LSTM層，每層包含50個單元，第一層設置return_sequences=True以傳遞序列輸出至下一層；添加一層全連接層，用于生成最終的預測值；輸出層輸出電力負荷預測值。使用Adam優化器，學習率設置為0.001，損失函數選擇均方誤差，以最小化預測誤差。

接下來，模型構建完成后，進行模型訓練。將訓練集輸入LSTM模型，設置批量大小為64、訓練輪數為100。采用早停法監控驗證集的損失，當驗證損失不再降低時提前停止訓練，防止過擬合。

最后，模型訓練完成后，進行模型評估。在測試集上評估模型性能，使用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE）等指標評估模型的預測精度。評估結果顯示，模型在測試集上的MSE為0.0025，MAE為0.04，表明模型具有較高的預測精度。

2　基于峰谷電價差的人工智能容量配置方法

2.1　模型建立

根據電力市場的峰谷電價差，建立儲能系統的容量配置優化模型^[2]。使用混合整數線性規劃（MILP）方法，構建以最小化電力購置成本和最大化儲能系統利用率為目標的優化模型。定義決策變量，包括儲能系統的充電功率、放電功率和儲能容量。目標函數由峰電價時段的電力購置成本和谷電價時段的電力購置成本組成，采用權重系數平衡兩者關系。設定約束條件，確保儲能系統在充放電過程中遵守容量限制、功率限制和效率限制等技術要求。使用Gurobi優化器進行模型求解，該優化器支持大規模線性和混合整數線性規劃問題的高效求解。

2.2　算法實現

準備工作需要使用Gurobi優化器，并需要設置求解精度和最大迭代次數。具體參數包括求解精度設置為0.01，最大迭代次數設置為1000；GA參數種群大小設置為100，交叉概率設置為0.8，變異概率設置為0.1，最大代數設置為200；PSO參數粒子數量設置為50，慣性權重設置為0.5，學習因子分別設置為1.5（個人最佳）和1.5（全局最佳）。

如圖1所示，算法開始初始化遺傳算法和粒子群優化的種群和粒子群。種群和粒子群的初始解通過隨機生成，確保覆蓋整個搜索空間。在每個迭代過程中，首先使用遺傳算法進行進化操作，包括選擇、交叉和變異。選擇操作采用輪盤賭選擇法，交叉操作采用單點交叉，變異操作采用隨機變異。經過若干代進化后，選擇最優個體作為初始解，輸入粒子群優化算法。粒子群優化算法通過更新粒子位置和速度，進一步優化解。在每次迭代中，粒子根據其個人最佳位置和全局最佳位置更新位置和速度，尋找更優解。每次迭代結束后，評估當前解的適應度，更新全局最佳解。

在遺傳算法和粒子群優化算法初步優化后，使用Gurobi優化器對當前最優解進行精確求解^[3]。Gurobi優化器通過混合整數線性規劃模型的約束條件和目標函數，進一步提高解的精確性。

圖1 混合優化算法

3　儲能柜拓撲結構設計

3.1　外掛式共交流母線

外掛式共交流母線結構通過共享一個高壓交流母線，實現多個儲能柜并聯連接，從而提高系統的容量和冗余度^[4]。高壓交流母線作為系統的核心部分，負責電能的集中傳輸和分配。使用鋁合金或銅材質作為母線材料，以提高導電性能和機械強度。母線電壓等級選擇為35kV或110kV，根據具體應用需求確定。每個儲能柜內部配置若干個電池模組，并通過逆變器與高壓交流母線連接。逆變器采用三相全橋結構，以實現高效的交流電轉換和穩定的電能輸出。

通過逆變器將儲能柜中的直流電轉換為交流電，并通過高壓交流母線進行集中傳輸。采用高效IGBT模塊提高逆變器的轉換效率，并減少電能損耗。

3.2　一體化共直流母線

如圖2所示，一體化共直流母線的設計通過共享一個高壓直流母線，實現多個儲能柜的直接并聯連接，優化了電能傳輸路徑，減少了電能轉換損耗，提高了系統的可靠性和靈活性。母線電壓等級選擇為750V或1500V，根據應用需求和系統規模確定。采用銅或鋁材質的母線以提高導電性能和機械強度。每個儲能柜內部配置若干個電池模組，通過DC/DC變換器與高壓直流母線連接。DC/DC變換器采用全橋變換器結構，以實現高效的直流電轉換和穩定的電能輸出。

通過DC/DC變換器將儲能柜中的低壓直流電轉換為高壓直流電，并通過高壓直流母線進行集中傳輸^[5]。采用高效MOSFET提高DC/DC變換器的轉換效率，減少電能損耗。

圖2 一體化共直流母線

4　實驗驗證

4.1　電網需求高峰

在MATLAB/Simulink中建立儲能系統的模型，包括儲能柜、高壓直流母線、DC/DC變換器和保護控制系統。設置電網需求高峰期的負荷模型，包括峰值負荷、負荷變化速率和持續時間。設計多個實驗場景，模擬不同的高峰負荷條件包括場景一：常規高峰負荷，負荷增加至額定容量的80%；場景二：極端高峰負荷，負荷增加至額定容量的100%；場景三：突發高峰負荷，負荷瞬時增加至額定容量的120%。使用數據采集系統實時監測儲能系統的運行參數，記錄電壓、電流和功率數據。對比不同實驗場景下的實驗數據，評估儲能系統在高峰負荷條件下的性能。

表1 需求高峰測試結果

如表1所示，常規高峰負荷的響應時間為37.45ms，比極端高峰負荷多31.64ms，比突發高峰負荷少45.79ms；常規高峰負荷的電壓波動為4.75V，比極端高峰負荷多0.42V，比突發高峰負荷多3.69V；常規高峰負荷的電流波動為2.20A，比極端高峰負荷多0.40A，比突發高峰負荷多1.65A；常規高峰負荷的功率輸出效率為59.87%，比極端高峰負荷少10.94%，比突發高峰負荷多41.53%；常規高峰負荷的經濟效益為7.80萬元，比極端高峰負荷多6.77萬元，比突發高峰負荷少7.41萬元；常規高峰負荷的系統穩定性為15.60%，比極端高峰負荷少81.39個百分點，比突發高峰負荷少36.88個百分點。

總體來看，極端高峰負荷在響應時間和系統穩定性上表現最佳，但在經濟效益和功率輸出效率上較差；常規高峰負荷在經濟效益和功率輸出效率上表現相對平衡，但在響應時間和系統穩定性上遜色于極端高峰負荷；突發高峰負荷在功率輸出效率和響應時間上表現較差，但在電流和電壓波動方面表現出色。

4.2　電網需求低谷

在MATLAB/Simulink中建立儲能系統的模型，包括儲能柜、高壓直流母線、DC/DC變換器和保護控制系統。設計多個實驗場景，模擬不同的低谷負荷條件包括場景一：常規低谷負荷，負荷降低至額定容量的30%；場景二：極端低谷負荷，負荷降低至額定容量的20%；場景三：突發低谷負荷，負荷瞬時降低至額定容量的10%。對比不同實驗場景下的實驗數據，評估儲能系統在低谷負荷條件下的性能。

表2 需求低谷測試結果

如表2所示，常規低谷負荷的充電時間為45.32分鐘，比極端低谷負荷多15.11分鐘，比突發低谷負荷多25.18分鐘；常規低谷負荷的電壓波動為2.45V，比極端低谷負荷多0.33V，比突發低谷負荷多0.70V；常規低谷負荷的電流波動為1.20A，比極端低谷負荷多0.25A，比突發低谷負荷多0.50A；常規低谷負荷的充電效率為85.87%，比極端低谷負荷少4.47%，比突發低谷負荷少9.55%；常規低谷負荷的經濟效益為5.67萬元，比極端低谷負荷少1.22萬元，比突發低谷負荷少1.54萬元；常規低谷負荷的系統穩定性為96.23%，比極端低谷負荷少2.22%，比突發低谷負荷少2.89%。

對比分析各項指標，可以看出：突發低谷負荷在充電效率和經濟效益上表現最佳，但在電壓和電流波動方面表現略有不足；常規低谷負荷在充電時間和系統穩定性上表現相對平衡，但在充電效率和經濟效益上遜色于突發低谷負荷；極端低谷負荷在各項指標上表現均衡，且充電效率和經濟效益較高。

5  結語

基于人工智能的模塊化儲能柜通過整合LSTM網絡、混合優化算法和虛擬電廠架構，提高了電力負荷預測的準確性和儲能系統容量配置的優化效率，確保了在峰谷電價差異下的經濟效益和系統穩定性。應用這些先進技術，換電站能夠實現更高效、更可靠的電力供應管理，從而提升整體運營效率，減少電網壓力和電力成本。實驗驗證結果表明，儲能系統在不同負荷條件下的響應速度、穩定性和經濟效益都有顯著提升。未來的研究可以進一步優化人工智能算法和儲能系統架構，并結合先進的數據分析技術和動態調度策略，進一步提高儲能系統的智能化水平和經濟效益，為電動汽車換電站的廣泛應用提供更堅實的技術支持。

作者簡介：

邱鐵軍（1975-），男，湖北咸寧人，政工師，學士，現就職于國網電動汽車服務湖北有限公司，研究方向為企業管理、充換電設施建設。

許　瑩（1980-），女，湖北咸寧人，高級政工師，學士，現就職于國網電動汽車服務湖北有限公司，研究方向為企業管理、充換電設施建設。

肖智旗（1997-），男，湖北武漢人，學士，現就職于國網電動汽車服務湖北有限公司，研究方向為財務、金融、企業管理。

參考文獻：

[1]焦昊東,于艾清,王育飛.考慮換電站的綜合能源系統低碳經濟調度[J].儲能科學與技術,2023,12(10):3254-3264.

[2]張梅梅,黃榆潔,周夢迪,等.換電生態下換電站電池配置及經濟性研究[J].工業技術經濟,2022,41(9):18-25.

[3]孫權,白洋,張茜,等.風火儲電動汽車換電站聯合優化調度[J].電氣開關,2022,60(4):46-49.

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[5]蔡紹寬.新型電力系統下的儲能解決方案探討[J].南方能源建設,2022,9(S1):17-23.

摘自《自動化博覽》2024年10月刊